参数检验和非参数检验分别有哪些(
参数检验和非参数检验分别有哪些?？
1😅_🦖🐰、非参数检验SPSS单样本非参数检验是对单个总体的分布形态等进行推断的方法✨🎆_🎈，其中包括卡方检验🦎🦌||🌸、二项分布检验🎑-🐟、K-S检验以及变量值随机性检验等方法🐺🤡-_🙊。2🌳🦘--😬、参数检验当总体分布已知（如总体为正态分布）🧩😓|😁，根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断🐼——😟🍀。此时🦈||😪🦙，总体的分布形式是给定的或是假定的✨_-🐣，只是其中一些是什么😚——🌳*。
1.Neyman-Pearson χ2 拟合优度检验检验样本数据是否符合某种分布🎖😎|——🎗，Neyman-Pearson拟合优度检验是非常重要的非参数检验方法🏈🌍——|☺️🐺，既可以用于检验数据的分布特性🐦——_🪶，又可以检验不同组数据之间的分布关系（是否是同一分布）🌲_💫。2.Kolmogorov-Smirnov检验也是一个相当重要的检验方法🤤🦓_|🐃，和Pearson方法一样属于拟合优度检验后面会介绍🍂||*😹。
1😅_🦖🐰、非参数检验SPSS单样本非参数检验是对单个总体的分布形态等进行推断的方法✨🎆_🎈，其中包括卡方检验🦎🦌||🌸、二项分布检验🎑-🐟、K-S检验以及变量值随机性检验等方法🐺🤡-_🙊。2🌳🦘--😬、参数检验当总体分布已知（如总体为正态分布）🧩😓|😁，根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断🐼——😟🍀。此时🦈||😪🦙，总体的分布形式是给定的或是假定的✨_-🐣，只是其中一些是什么😚——🌳*。
1.Neyman-Pearson χ2 拟合优度检验检验样本数据是否符合某种分布🎖😎|——🎗，Neyman-Pearson拟合优度检验是非常重要的非参数检验方法🏈🌍——|☺️🐺，既可以用于检验数据的分布特性🐦——_🪶，又可以检验不同组数据之间的分布关系（是否是同一分布）🌲_💫。2.Kolmogorov-Smirnov检验也是一个相当重要的检验方法🤤🦓_|🐃，和Pearson方法一样属于拟合优度检验后面会介绍🍂||*😹。
SPSS给出的四种独立样本的非参数检验的方法*🤯||🥀：SPSS中多个独立样本检验的方法主要有3种🍃🌱-——🐈💫：Kruskal-Wakkis H检验*|🏑🌥、中位数（Median）检验和Jonckheere-Terpstra检验🐀🐦-_🦅。该检验一般应用于对同一研究对象（或配对对象）分别给予K种不同处理或处理前后的效果进行比较🙉_-😿😖，前者推断K种效果有无显著差异✨🌿_——🐄，后者推断某种处理是否希望你能满意🦝😪_🐁。
定义不同*🥉——-💐🌾：参数检验☺️——🌔：假定数据服从某分布（一般为正态分布）*🦇——😐🐇，通过样本参数的估计量（x±s）对总体参数（μ）进行检验🌍🦂_——🤫，比如t检验🎨🌪||🙊😟、u检验😅☘_——🐡🛷、方差分析🦟🐍||🐭。非参数检验🐵🦛|🐡：不需要假定总体分布形式🐼🖼_-🌺🐈，直接对数据的分布进行检验🦋😼——🦄。由于不涉及总体分布的参数🕊_😛，故名「非参数」检验🐔_-🦫🌓。比如🙄🏏-🐾*，卡方检验🐳-——🦙。参数检验的集中趋势的后面会介绍🐖_♦。
什么是非参数检验?与参数方法比较,它有哪些特点??？
非参数检验指对总体分布形式所知甚少🪡——_🌗，需要对未知分布函数的形式及其他特征进行假设检验🏓🐡————🐞🧶。常见的非参数检验有符号检验🥀-🍃、秩和检验🤩|-🎄💐、中数检验等🐷🏵——🌷🐕。非参数检验相对参数检验不需要严格的前提假没🐐*_🙀，特别是关于分布正态性假设🐳🌩_——🐍，所以也称为自由分布检验🌵|🦙🌹；特别适用于等级/名义型资料🎍——☘️，对这类数据参数方法无法直接检验🦖|-🌦；..
1 参数检验是针对参数做的假设🐄-🌨，非参数检验是针对总体分布情况做的假设🐖-🐼，这个是区分参数检验和非参数检验的一个重要特征🐜🦟——🤥🎣。例如两样本比较的t检验是判断两样本分别代表的总体的均值是否具有差异🐵🤑_|🌦🦈，属于参数检验🕹🎄||🎽🦅。而两样本比较的秩和检验（wilcoxcon检验及Mann-Whitney检验）是判断两样本分别代表的总体的位置有无有帮助请点赞♣🦠_🦥。
参数检验与非参数检验的区别与联系,各自的优缺点,如何选择??？
在探索统计分析的世界里🦣--😦🐌，一个重要的概念分水岭就是参数检验与非参数检验的差异与联系🥋_——😽。参数检验🦕🎴-🦈🥀，如Z检验😔🦃_💫、t检验和F检验🐳🌜_——🌕，它们的根基在于数据需满足正态分布等前提条件🐿——🦏，而非参数检验则更为灵活🎊🐿-——😏🦆，它不依赖于特定的分布假设🐷|🌸🦛，适用于未知分布的情境👹🥌|🌦🍁。在面对总体分布未知的情况时😱🎳|——🐪🦆，非参数检验无疑是一把利器还有呢？
故名非参数检验🧨🎄-**。参数检验的集中趋势的衡量为均值🎭🐪——🥍，而非参数检验为中位数🎾🦂_😑😩。参数检验需要关于总体分布的信息🐨🐣——-🌙🐚；非参数检验不需要关于总体的信息🪡|😄。参数检验只适用于变量🐒|☄️，而非参数检验同时适用于变量和属性*|——🦏。测量两个定量变量之间的相关程度🎲🦘_🪶🤥，参数检验用Pearson相关系数🐟🦍——🦌，非参数检验用Spearman秩相关🐚🐺_😱。
参数检验和非参数检验有什么相同之处??？
1🍂-|🌚、参数检验（parameter test）全称参数假设检验🐩——*，是指对参数平均值🌑--🌨、方差进行的统计检验🐚🐍|——🌟。参数检验是推断统计的重要组成部分🐇_——**。当总体分布已知（如总体为正态分布）🍀🦋_🦥😔，根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断🐕🦺——-🍃🐯。2🍂|🦙🐇、非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分🐹——_🐚🐚，它与参数检验共同构成统计推断的有帮助请点赞🦡🕊-|🐈。
1🐳🐵|🎗、参数检验假定数据服从某分布🦍🐈_-🐞，通过样本参数的估计量🐰_|🦢🦙，对总体参数（如均值μ）进行检验💀⛈--🦓🦑，如t检验*-——🐅、u检验🍂————☺️、方差分析等⛈🖼|🐵。而非参数检验则不需要假定总体分布形式🐌-🎍，直接对数据的分布进行检验🐐_🐒🔮，比如卡方检验🦘-——🐪🛷。2🎍🐟_🐗、参数检验要利用到总体的信息🀄😕--🦋🤣，以总体分布和样本信息对总体参数作出推断🦈--🐔。而非参数检验不需要利用说完了🐑——_🤥🐥。